Scripts {pliman} 67ª RBRAS e 20º SEAGRO
1 Pacotes
2 Importação e manipulação
3 Segmentação
## [1] "R" "G" "B" "NR" "NG" "NB" "GB" "RB" "GR"
## [10] "BI" "BIM" "SCI" "GLI" "HI" "NGRDI" "NDGBI" "NDRBI" "I"
## [19] "S" "VARI" "HUE" "HUE2" "BGI" "L" "GRAY" "GLAI" "CI"
## [28] "SHP" "RI" "G-B" "G-R" "R-G" "R-B" "B-R" "B-G" "DGCI"
## [37] "GRAY2" "L*" "a" "b*" "L*-a" "L*-b" "b*-a"
# Threshold adaptativo
adaptive <- image_import("adaptive.jpg")
# Ìndice de imagem
ind <- image_index(adaptive, index = "R")
# Segmentação utilizando threshold adaptativo
image_segment(adaptive,
index = "R",
# filter = 5,
# fill_hull = TRUE,
threshold = "adaptive")
4 Análise de objetos
4.1 Imagem única
grains <- image_import("grains.jpg", plot = TRUE)
# Analisar os objetos
res <- analyze_objects(grains, index = "GRAY")
# Algumas funcionalidades
res <-
analyze_objects(grains,
index = "GRAY",
lower_noise = 0.4, # remove ruídos maiores
show_contour = FALSE,
marker = "point")
res <-
analyze_objects(grains,
index = "GRAY",
topn_upper = 10, # Somente os 10 maiores grãos
show_contour = FALSE,
marker = "point")
4.2 Processamento em lote com correção (referência)
4.2.1 Pelo tamanho da referência
# Analisar os objetos
res <-
analyze_objects(pattern = "P",
dir_original = "flax_grain", # subpasta com as imagens originais
dir_processed = "proc", # subpasta com as imagens processadas
reference = TRUE, # indica que há uma referência
reference_larger = TRUE, # indica que a referência é o maior objeto
reference_area = 6, # a referência tem 6 cm2
index = "GRAY",
show_contour = FALSE,
marker = "point",
plot = FALSE,
save_image = TRUE)## Processing image P01 |======= | 17% 00:00:00 ## Processing image P02 |============== | 33% 00:00:03 ## Processing image P03 |====================== | 50% 00:00:06 ## Processing image P04 |============================= | 67% 00:00:10 ## Processing image P05 |==================================== | 83% 00:00:13 ## Processing image P06 |===========================================| 100% 00:00:15 ## --------------------------------------------
## Image Objects
## P01 277
## P02 91
## P03 179
## P04 112
## P05 22
## P06 78
## --------------------------------------------
4.2.2 Pela cor da referência
flax <- image_import("flax_af/A2_32_3.jpg", plot = TRUE)
# Índice para segmentar a referência e folhas do fundo
image_segment_iter(flax,
index = c("R/(G/B)", "B-R"),
ncol = 3)## image pixels percent
## 1 original 806490 100.00000
## 2 seg1 129657 16.07670
## 3 seg2 38517 29.70684
# Note que agora o processamento é realizado de forma paralela
res <-
analyze_objects(pattern = "A",
dir_original = "flax_af",
reference = TRUE,
reference_area = 20,
back_fore_index = "R/(G/B)",
fore_ref_index = "B-R",
watershed = FALSE,
filter = 2,
plot = FALSE,
parallel = TRUE)## --------------------------------------------
## Image Objects
## A1_28_1 18
## A1_28_2 28
## A1_28_3 28
## A10_90_1 149
## A10_90_2 116
## A10_90_3 77
## A11_98_1 132
## A11_98_2 151
## A11_98_3 119
## A12_105_1 110
## A12_105_2 127
## A12_105_3 154
## A2_32_1 23
## A2_32_2 25
## A2_32_3 31
## A3_42_1 39
## A3_42_2 47
## A3_42_3 52
## A4_46_1 58
## A4_46_2 38
## A4_46_3 56
## A5_55_1 53
## A5_55_2 74
## A5_55_3 61
## A6_63_1 68
## A6_63_2 105
## A6_63_3 83
## A7_70_1 98
## A7_70_2 111
## A7_70_3 112
## A8_76_1 113
## A8_76_2 118
## A8_76_3 114
## A9_83_1 120
## A9_83_2 89
## A9_83_3 101
## --------------------------------------------merged <- get_measures(res)
# Organizar os dados para ajuste do modelo Logístico
df_plot <-
merged$summary |>
separate_col(img,
into = c("avaliacao", "das", "bloco")) |>
mutate(das = as.numeric(das))
formula <- y ~ b1/(1 + exp(b2 - b3 * x))
ggplot(df_plot, aes(das, area_sum)) +
geom_smooth(method = "nls",
method.args = list(formula = formula,
start = c(b1 = 248,
b2 = 6,
b3 = 0.07)),
se = FALSE,
color = "red") +
stat_summary(fun.data = mean_se,
geom = "errorbar",
width = 0.5) +
stat_summary(fun = mean,
geom = "point",
col = "blue",
size = 3) +
scale_x_continuous(breaks = unique(df_plot$das)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0, 150, by = 25)) +
labs(x = "Dias após a semeadura",
y = expression(Área~foliar~média~(cm^2~planta^{-1}))) +
theme_bw(base_size = 16) +
theme(panel.grid = element_blank()) 
5 Ortomosaicos
Imagens disponibilizadas por Filipe Matias, no github do FIELDimageR
5.1 Cobertura vegetal (canopy)
# preparar a imagem
# Somente iterativo
# prep <- image_prepare_mv(img)
prep <-
img |>
image_rotate(-2.076, plot = FALSE) |>
image_crop(width = 194:1075,
height = 143:379,
plot = TRUE)
res <-
analyze_objects_shp(prep,
nrow = 16,
ncol = 9,
index = "HUE",
object_index = c("NGRDI", "DGCI"))
# cobertura de solo
plot_index_shp(res)
5.2 Índices de vegetação
5.3 Stand de plantas
res <-
analyze_objects_shp(stand,
index = "NGRDI",
invert = TRUE,
nrow = 7,
ncol = 1)
par(mfrow = c(1, 2))
# cobertura de solo
plot_index_shp(res)
# mapeamento das plantas (distâncias e CV(%))
object_mark(res)
mapped <- object_map(res)
# coeficiente de variação dentro da linha
barplot(mapped$cvs)
6 Fitopatometria
6.1 Iterativa
6.2 Usando paletas
sev <-
measure_disease(folha,
img_healthy = pals$soja_h.png, # paleta para folha sadia
img_symptoms = pals$soja_s.png, # paleta para folha doente
img_background = pals$soja_b.png) # paleta para fundo
6.3 Usando índices de imagem
# Índice para segmentar a folha do fundo, depois a doença da folha
image_segment_iter(folha,
index = c("B", "NGRDI"),
ncol = 3)## image pixels percent
## 1 original 4813707 100.00000
## 2 seg1 2781900 57.79122
## 3 seg2 384237 13.81203
# IMPORTANTE: theshold vai alterar a severidade
sev2 <-
measure_disease(folha,
index_lb = "B", # índice para segmentar a folha do fundo
index_dh = "NGRDI", # índice para segmentar folha doente e sadia
threshold = c("Otsu", 0)) # threshold para os dois índices, respectivamente
# em lote (utilizando as paletas)
sev3 <-
measure_disease(pattern = "soy_",
dir_original = "soybean_rust", # pasta com as imagens originais
dir_processed = "proc_rust", # pasta com as imagens processadas
save_image = TRUE,
plot = FALSE,
img_healthy = pals$soja_h.png,
img_symptoms = pals$soja_s.png,
img_background = pals$soja_b.png,
parallel = TRUE)
# standard area diagrams
sad(sev3, n = 6)
sev4 <-
measure_disease(pattern = "soy_",
dir_original = "soybean_rust",
plot = FALSE,
index_lb = "B",
index_dh = "NGRDI",
threshold = c("Otsu", 0),
parallel = TRUE)
# paletas vs índices de imagem
df <-
data.frame(paletas = sev3$severity$symptomatic,
índices = sev4$severity$symptomatic)
dfggplot(df, aes(paletas, índices)) +
geom_point() +
geom_abline(intercept = 0, slope = 1, color = "red") +
theme_bw(base_size = 16) +
xlim(0, 100) +
ylim(0, 100) +
coord_equal()
Universidade Federal de Santa Catarina, https://olivoto.netlify.app/↩︎
---
title: "Scripts {pliman} 67ª RBRAS e 20º SEAGRO"
author:
  - Tiago Olivoto^[Universidade Federal de Santa Catarina, https://olivoto.netlify.app/]
output:
  rmdformats::readthedown:
    highlight: tango
    df_print: paged
    lightbox: true
    gallery: true
    number_sections: true
    code_download: true
    self_contained: true

---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE,
                      error = TRUE,
                      warning = FALSE,
                      message = FALSE,
                      cache = FALSE,
                      fig.align = "center")

```

[![](logo.png)](https://67rbras20seagro.com.br/)

# Pacotes

```{r}
library(pliman)
library(tidyverse)
setwd("D:/Desktop/UFSC/cursos/pliman67rbras")
set_wd_here()
# set_pliman_viewer("mapview")

```

# Importação e manipulação
## Importação
```{r}
leaves <- image_import("leaves.jpg", plot = TRUE)

```

## Resolução
```{r eval=FALSE}
dpi(leaves, viewer = "mapview")
```


## Cortar, girar e redimensionar
```{r}
crop <- image_autocrop(leaves, plot = TRUE)
# crop <- image_crop(leaves, viewer = "mapview")

crop <- image_crop(leaves,
                   width = 137:912, 
                   height = 59:739)
```


# Segmentação
```{r}
# Índices para segmentação
pliman_indexes()
index <- image_index(leaves, index = c("R", "G", "B", "B-R"))
plot(index, type = "density")

# Imagem binária
binary <- image_binary(leaves, index = "B-R")
binary <- 
  image_binary(leaves,
               index = "B-R",
               invert = TRUE)
binary <- 
  image_binary(leaves, 
               index = "B-R",
               fill_hull = TRUE)
binary <- 
  image_binary(leaves, 
               index = "B-R",
               filter = 5,
               fill_hull = TRUE)

# Segmentação
seg <- image_segment(leaves,
                     # threshold = 0.1,
                     # threshold = "aa",
                     index = "B-R")

# Threshold adaptativo
adaptive <- image_import("adaptive.jpg")
# Ìndice de imagem
ind <- image_index(adaptive, index = "R")
plot(ind, type = "density")

# Segmentação por Otsu
image_segment(adaptive, index = "R")

# Segmentação utilizando threshold adaptativo
image_segment(adaptive,
              index = "R",
              # filter = 5,
              # fill_hull = TRUE,
              threshold = "adaptive")
```



# Análise de objetos
## Imagem única
```{r}
grains <- image_import("grains.jpg", plot = TRUE)

# Analisar os objetos
res <- analyze_objects(grains, index = "GRAY")
res$statistics

# Algumas funcionalidades
res <- 
  analyze_objects(grains, 
                  index = "GRAY",
                  lower_noise = 0.4,      # remove ruídos maiores
                  show_contour = FALSE,
                  marker = "point")
plot(res)

res <- 
  analyze_objects(grains, 
                  index = "GRAY",
                  topn_upper = 10,        # Somente os 10 maiores grãos
                  show_contour = FALSE,
                  marker = "point")

```


## Processamento em lote com correção (referência)
### Pelo tamanho da referência
```{r}
# Analisar os objetos
res <- 
  analyze_objects(pattern = "P",
                  dir_original = "flax_grain",    # subpasta com as imagens originais
                  dir_processed = "proc",         # subpasta com as imagens processadas
                  reference = TRUE,               # indica que há uma referência
                  reference_larger = TRUE,        # indica que a referência é o maior objeto 
                  reference_area = 6,             # a referência tem 6 cm2
                  index = "GRAY",
                  show_contour = FALSE,
                  marker = "point",
                  plot = FALSE,
                  save_image = TRUE)

hist(res$results$length)

```


### Pela cor da referência
```{r}
#| out-width: "100%"
flax <- image_import("flax_af/A2_32_3.jpg", plot = TRUE)

# Índice para segmentar a referência e folhas do fundo
image_segment_iter(flax, 
                   index = c("R/(G/B)", "B-R"),
                   ncol = 3)


# Note que agora o processamento é realizado de forma paralela
res <-
  analyze_objects(pattern = "A",
                  dir_original = "flax_af",
                  reference = TRUE,
                  reference_area = 20,
                  back_fore_index = "R/(G/B)",
                  fore_ref_index = "B-R",
                  watershed = FALSE,
                  filter = 2,
                  plot = FALSE,
                  parallel = TRUE)

merged <- get_measures(res)


# Organizar os dados para ajuste do modelo Logístico
df_plot <- 
  merged$summary |> 
  separate_col(img, 
               into = c("avaliacao", "das", "bloco")) |> 
  mutate(das = as.numeric(das))

formula <- y ~ b1/(1 + exp(b2 - b3 * x))

ggplot(df_plot, aes(das, area_sum)) + 
  geom_smooth(method = "nls",
              method.args = list(formula = formula,
                                 start = c(b1 = 248,
                                           b2 = 6,
                                           b3 = 0.07)),
              se = FALSE,
              color = "red") +
  stat_summary(fun.data = mean_se,
               geom = "errorbar",
               width = 0.5) +
  stat_summary(fun = mean,
               geom = "point",
               col = "blue",
               size = 3) +
  scale_x_continuous(breaks = unique(df_plot$das)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 150, by = 25)) +
  labs(x = "Dias após a semeadura",
       y = expression(Área~foliar~média~(cm^2~planta^{-1}))) +
  theme_bw(base_size = 16) +
  theme(panel.grid = element_blank()) 

```



# Ortomosaicos
Imagens disponibilizadas por Filipe Matias, no github do [FIELDimageR](Rhttps://github.com/OpenDroneMap/FIELDimageR)

## Cobertura vegetal (canopy)

```{r}
# imagem
img <- 
  image_import("potatoes.tif", path = "orthomosaic") |> 
  image_horizontal()

plot(img)

# preparar a imagem
# Somente iterativo
# prep <- image_prepare_mv(img)
prep <- 
  img |> 
  image_rotate(-2.076, plot = FALSE) |> 
  image_crop(width = 194:1075,
             height = 143:379,
             plot = TRUE)


# índice para segmentação
image_index(prep, index =  "HUE")


res <- 
  analyze_objects_shp(prep,
                      nrow = 16,
                      ncol = 9,
                      index = "HUE",
                      object_index = c("NGRDI", "DGCI"))

# cobertura de solo
plot_index_shp(res)

# resumir as informações
results <- get_measures(res)
```



## Índices de vegetação

```{r}
# Nível de parcela
plot_index_shp(res, attribute = "NGRDI")

# Nível de pixel
plot_index(object = res, index = "DGCI")
# plot_index(object = res, index = "DGCI", viewer = "map")

# resumir as informações
results <- get_measures(res)
```


## Stand de plantas

```{r}
# imagem
stand <- image_import("stand.jpg", path = "orthomosaic", plot = TRUE)


# índice para segmentação
image_segment(stand, "HUE")
image_segment(stand, "NGRDI")
image_segment(stand, "NGRDI", invert = TRUE)

res <- 
  analyze_objects_shp(stand,
                      index = "NGRDI",
                      invert = TRUE,
                      nrow = 7,
                      ncol = 1)

par(mfrow = c(1, 2))
# cobertura de solo
plot_index_shp(res)

# mapeamento das plantas (distâncias e CV(%))
object_mark(res)
mapped <-  object_map(res)

# coeficiente de variação dentro da linha
barplot(mapped$cvs)

par(mfrow = c(1, 1))
```



# Fitopatometria
## Iterativa
```{r}
folha <- image_pliman("sev_leaf.jpg", plot = TRUE)
# measure_disease_iter(folha, viewer = "mapview")

```


## Usando paletas
```{r}
folha <- image_import("soybean_rust/soy_1.jpg", plot = TRUE)
pals <- image_import(pattern = "soja_",
                     path = "soybean_rust",
                     plot = TRUE,
                     ncol = 3)
sev <- 
  measure_disease(folha,
                  img_healthy = pals$soja_h.png,     # paleta para folha sadia
                  img_symptoms = pals$soja_s.png,    # paleta para folha doente
                  img_background = pals$soja_b.png)  # paleta para fundo
sev$severity

```


## Usando índices de imagem
```{r}
# Índice para segmentar a folha do fundo, depois a doença da folha
image_segment_iter(folha, 
                   index = c("B", "NGRDI"),
                   ncol = 3)

# IMPORTANTE: theshold vai alterar a severidade
sev2 <- 
  measure_disease(folha,
                  index_lb = "B",            # índice para segmentar a folha do fundo
                  index_dh = "NGRDI",        # índice para segmentar folha doente e sadia
                  threshold = c("Otsu", 0))  # threshold para os dois índices, respectivamente
sev2$severity

# em lote (utilizando as paletas)
sev3 <- 
  measure_disease(pattern = "soy_",
                  dir_original = "soybean_rust",    # pasta com as imagens originais
                  dir_processed = "proc_rust",      # pasta com as imagens processadas
                  save_image = TRUE,
                  plot = FALSE,
                  img_healthy = pals$soja_h.png,
                  img_symptoms = pals$soja_s.png,
                  img_background = pals$soja_b.png,
                  parallel = TRUE)
# standard area diagrams
sad(sev3, n = 6)

sev4 <- 
  measure_disease(pattern = "soy_",
                  dir_original = "soybean_rust",
                  plot = FALSE,
                  index_lb = "B",
                  index_dh = "NGRDI",
                  threshold = c("Otsu", 0),
                  parallel = TRUE)


# paletas vs índices de imagem

df <- 
  data.frame(paletas = sev3$severity$symptomatic,
             índices = sev4$severity$symptomatic)
df

ggplot(df, aes(paletas, índices)) +
  geom_point() +
  geom_abline(intercept = 0, slope = 1, color = "red") +
  theme_bw(base_size = 16) +
  xlim(0, 100) +
  ylim(0, 100) +
  coord_equal()

```

## Em grids

```{r}
folha_grid <- image_import("disease_shp.jpg", plot = TRUE)

sev5 <- 
  measure_disease_shp(folha_grid,
                      index_lb = "HUE2",
                      index_dh = "NGRDI",
                      threshold = c("Otsu", 0),
                      filter = 10,
                      ncol = 3,
                      nrow = 3,
                      plot = FALSE)
plot(folha_grid)
plot(sev5$shapefiles)
plot_measures(sev5, "symptomatic")

```


